个人简介Personal Profile
李国法,教授,博导,2023年度小米青年学者、第四届中国科协青年托举人才、深圳市海外高层次人才。2010年本科毕业于北京理工大学机械与车辆学院,2016年博士毕业于清华大学汽车工程系(现车辆与运载学院),美国University of Michigan联合培养博士。研究方向为人工智能技术在智能网联汽车中的创新与应用。
先后主持国家自然科学基金2项,中国科协青年人才托举项目1项,省部级项目3项,全国重点实验室开放基金重点项目1项等。以第一作者或通讯作者发表论文70余篇,其中,8篇入选ESI高被引论文,1篇入选热点论文,参编英文专著1部、中文专著3部,获国家发明专利授权13项,美国专利授权1项。获机械工程学会突出贡献团队(排第3)、第六届中国科协优秀科技论文、Automotive Innovation期刊2020年度Best Paper等荣誉。担任IEEE Transactions on Affective Computing(IF=11.2)和IEEE Sensors Journal(IF=4.3)的Associate Editor,《机械工程学报》、《中国公路学报》和《Green Energy and Intelligent Transportation》的青年编委。
邮箱:liguofa@cqu.edu.cn; hanshan198@gmail.com
教育经历:
2012.08 – 2013.08,美国University of Michigan,UMTRI,Mechanical Engineering,联合培养博士
2010.09 – 2016.06,清华大学,汽车工程系,机械工程,博士
2006.09 – 2010.07,北京理工大学,机械与车辆学院,车辆工程,学士
工作经历:
2022.10 – 至今,重庆大学,机械与运载工程学院
2016.07 – 2022.09,深圳大学,机电与控制工程学院
主要研究方向:
人工智能技术在智能网联汽车中的创新与应用,聚焦于复杂环境下的智能感知与决策
主持的主要科研项目:
在研项目:
1. 国家自然科学基金面上项目1项,主持
2. 全国重点实验室开放基金重点项目1项,主持
3. 重庆市面上项目1项,主持
4. 中央高校基本科研业务经费支持项目1项,主持
5. 横向项目若干,主持
已结题项目:
1. 国家自然科学基金青年基金1项,主持
2. 中国科协青年人才托举项目1项,主持
3. 全国重点实验室开放基金一般项目1项,主持
4. 广东省自然科学基金1项,主持
5. 深圳市面上项目1项,主持
6. 深圳市稳定支持面上项目(A类)1项,主持
代表性学术论文:
[1] G. Li, Y. Lin, X. Qu, “An infrared and visible image fusion method based on multi-scale transformation and norm optimization,” Information Fusion, vol. 71, pp. 109–129, 2021. (ESI高被引论文)
[2] G. Li, G. Wang, Z. Guo*, Q. Liu, X. Luo, B. Yuan, M. Li, L. Yang, “Domain Adaptive Driver Distraction Detection Based on Partial Feature Alignment and Confusion-Minimized Classification,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, early access, doi: 10.1109/TITS.2024.3367665, 2024.
[3] G. Li, Y. Lin, D. Ouyang, S. Li*, X. Luo, X. Qu, D. Pi, S. E. Li, “A RGB-thermal Image Segmentation Method based on Parameter Sharing and Attention Fusion for Safe Autonomous Driving,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, early access, doi: 10.1109/TITS.2023.3332350, 2023.
[4] G. Li, X. Qian, X. Qu, “SOSMaskFuse: An Infrared and Visible Image Fusion Architecture Based on Salient Object Segmentation Mask,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 24, no. 9, pp. 10118-10137, Sep. 2023.
[5] G. Li, Z. Ji, X. Qu*, “Stepwise Domain Adaptation (SDA) for Object Detection in Autonomous Vehicles Using an Adaptive CenterNet,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 23, no. 10, pp. 17729–17743, Oct. 2022.
[6] Y. Chen, G. Li*, S. Li, W. Wang, S.E. Li, B. Cheng, “Exploring Behavioral Patterns of Lane Change Maneuvers for Human-Like Autonomous Driving,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 23, no. 9, pp.14322-14335, Sep. 2022.
[7] G. Li, Y. Yang, S. Li, X. Qu*, N. Lyu, S.E. Li, “Decision making of autonomous vehicles in lane change scenarios: Deep reinforcement learning approaches with risk awareness,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. 134, 103452, Jan. 2022. (ESI高被引论文)
[8] G. Li, Y. Yang, T. Zhang, X. Qu, D. Cao, B. Cheng, K. Li, “Risk assessment based collision avoidance decision-making for autonomous vehicles in multi-scenarios,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. 122, 102820, Jan. 2021. (ESI高被引论文)
[9] G. Li, S. E. Li, B. Cheng, P. Green, “Estimation of driving style in naturalistic highway traffic using maneuver transition probabilities,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. 74, pp. 113–125, Jan. 2017.
[10] G. Li, Delin Ouyang, Liu Yang, Qingkun Li*, Kai Tian, Baiheng Wu, Gang Guo, “Cross-subject EEG Linear Domain Adaption Based on Batch Normalization and Depthwise Convolutional Neural Network,” Knowledge-Based Systems, vol. 213, 106617, Nov. 2023.
[11] G. Li, Y. Yang, X. Qu, D. Cao, K. Li, “A deep learning based image enhancement approach for autonomous driving at night,” Knowledge-Based Systems, vol. 213, 106617, 2021. (ESI高被引论文)
[12] G. Li, Y. Qiu, Y. Yang, Z. Li, S. Li, W. Chu, P. Green, S. E. Li, “Lane change strategies for autonomous vehicles: a deep reinforcement learning approach based on transformer,” IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, vol. 8, no. 3, pp. 2197–2211, Mar. 2023.
[13] G. Li, Z. Ji, X. Qu, R. Zhou, D. Cao, “Cross-Domain Object Detection for Autonomous Driving: A Stepwise Domain Adaptative YOLO Approach,” IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, vol. 7, no. 3, pp. 603–615, Sep. 2022.
[14] G. Li, W. Yan, S. Li, X. Qu, D. Cao, “A temporal-spatial deep learning approach for driver distraction detection based on EEG signals,” IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 19, no. 4, pp. 2665–2677, Oct. 2022.
[15] G. Li, W. Lai, X. Sui, X. Li, X. Qu, T. Zhang, Y. Li, “Influence of traffic congestion on driver behavior in post-congestion driving,” Accident Analysis and Prevention, vol. 141, 105508, 2020. (ESI高被引论文)
[16] G. Li, Y. Chen, D. Cao, X. Qu, B. Cheng, K. Li, “Extraction of descriptive driving patterns from driving data using unsupervised algorithms,” Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 156, 107589, 2021. (ESI高被引论文)
[17] S. E. Li, G. Li*, J. Yu, C. Liu, B. Cheng, J. Wang, K. Li, “Kalman filter-based tracking of moving objects using linear ultrasonic sensor array for road vehicles,” Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 98, pp. 173–189, Jan. 2018.
[18] G. Li, Y. Yang, X. Qu, “Deep learning approaches on pedestrian detection in hazy weather,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 67, no. 10, pp. 8889–8899, Oct. 2020. (ESI高被引论文)
[19] G. Li, L. Yang, S. Li, X. Luo, X. Qu, P. Green, “Human-like decision-making of artificial drivers in intelligent transportation systems: an end-to-end driving behavior prediction approach,” IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, vol. 14, no. 6, pp. 188–205, Nov.–Dec. 2022.
[20] G. Li, Y. Wang, F. Zhu, X. Sui, N. Wang, X. Qu, P. Green, “Drivers’ visual scanning behavior at signalized and unsignalized intersections: A naturalistic driving study in China,” Journal of Safety Research, vol. 71, pp. 219–229, 2019. (ESI高被引论文,热点论文)
其它相关论文,详见Google Scholar主页:https://scholar.google.com/citations?user=ho3H9IsAAAAJ&hl=zh-CN
主要专利:
(1) Guofa Li; Yifan Yang; Shenglong Li; et al.; METHOD AND DEVICE FOR MONITORING DRIVING BEHAVIOR RISK DEGREE, US Patent, 88811-35/US1918986-1, Issued Date: 2023.03.24
(2) 李国法; 李盛龙; 杨一帆; 等 ; 无人车驾驶决策方法、无人车驾驶决策装置及无人车, 中国, ZL 201911113303.3, 授权日期:2023.04.07
(3) 李国法; 黄莉莎; 徐刚; 等; 安全预警方法、装置、计算设备及存储介质, 中国, ZL 201911075397.X, 授权日期:2023.04.07
(4) 李国法; 陈耀昱; 赖伟鉴; 等; 时间序列数据组成模式的提取方法、装置及终端设备, 中国, ZL 201911106309.8, 授权日期:2022.07.05
(5) 李国法; 杨一帆; 赖伟鉴; 等; 一种基于卷积神经网络的道路目标检测方法及装置, 中国, ZL 201910931498.6, 授权日期:2022.05.03
(6) 李国法; 朱方平; 杨一帆; 等 ; 一种驾驶风格识别方法及装置, 中国, ZL 201910565788.3, 授权日期:2021.08.24
(7) 李国法; 杨一帆; 李盛龙; 等; 一种驾驶行为危险度的监测方法及装置, 中国, ZL 201911099408.8, 授权日期:2021.02.12
(8) 李国法; 颜伟荃; 赖伟鉴; 等 ; 一种检测驾驶员分心的方法及装置, 中国, ZL 201910707858.4, 授权日期:2021.01.29
(9) 李升波; 成波; 李国法; 等; 基于驾驶模式转移概率的驾驶风格估计方法, 中国, ZL 201610391483.1, 授权日期:2019.04.05
(10) 成波; 李升波; 李国法; 等; 一种驾驶行为危险度的监测评估方法, 中国, ZL 201410777017.8, 授权日期:2017.01.25
所获荣誉:
# 机械工程学会突出贡献团队(排第3)
# 中国科协:优秀科技论文
# Automotive Innovation: Best Paper Award
# 《中国公路学报》: 优秀青年编委
# 《中国公路学报》: 优秀审稿专家(2019&2021)
# IET Intelligent Transport Systems: Top Cited Article 2021-2022
# Sensors: Editor’s Choice Articles
# IFAC CPHS 2020: Best Student Paper
# NSK Sino-Japan Friendship Outstanding Paper Prize
# 中国汽车工程学会优秀青年工程师
学术兼职:
# IEEE Transactions on Affective Computing: Associate Editor
# IEEE Sensors Journal: Associate Editor
# 《机械工程学报》: 青年编委
# 《中国公路学报》: 青年编委
# 《Green Energy and Intelligent Transportation》: 青年编委
# 《交通信息与安全》: 青年编委
# IEEE ITSC 2022-2024: Associate Editor
# IEEE IV 2024: Associate Editor
# IEEE Senior Member
# 中国自动化学会智能座舱专委会(筹)副秘书长
# 中国汽车工程学会智能交通分会青年学术专家
# 中国汽车工程学会青年委员会委员
# 中国交通运输协会青年科技工作者委员会委员
教学及学生培养:
# 2023年获批教育部产学合作协同育人项目1项,主持
# 2023年重庆市优秀本科毕设论文(设计)指导教师
# 2023届重庆大学优秀本科毕设论文(设计)指导教师
# 2023年重庆大学优秀毕业生指导教师
# 2023届重庆大学卓越工程师学院优秀毕业生指导教师
# 2022年重庆大学教师教学创新大赛:一等奖(排名第二)
# 2023年重庆大学机械与运载工程学院第九届青年教师教学基本功比赛:三等奖
# 2016.09至2022.09在深圳大学机电与控制工程学院任教,所任教本科课程教学评价全部位于前50%,其中2/3位于前30%,所承担的《线性代数与概率论》教学评价位于前4.8%,《C程序设计》教学评价位于前0.77%
# 美国数学建模大赛一等奖(M奖,获奖比例:约7%):唯一指导教师
# 深圳大学校级百篇优秀毕设论文:2人
# 深圳大学机电与控制工程学院优秀毕设论文:1人
# 深圳大学校级优秀毕业生:3人
# 深圳大学机电与控制工程学院优秀毕业生:2人
# 深圳大学青年教师教学能力培养计划结题项目:优秀
# 深圳大学优秀班主任
培养学生的就业单位:
# 华为:邱一凡、赖伟鉴、陈耀昱
# 腾讯:杨一帆、阳亮
# 阿里巴巴:朱方平
# 百度:张圯祺
# 比亚迪:张朋炜、吴晓健
# 大疆:张颖洁
# 小米:李盛龙、李俊达
# 航天科技:谢恒
# 联发科:周伟岩
# 荣耀:林勇杰
# 快手:纪泽锋
# 网易:池星宇
# 重庆大学读博:欧阳德霖
# 清华大学读硕:李政霖、史志雯、霍文轩、陈略
# 哈工大读硕:王家德
# 同济大学读硕:沈攀
# 南方科技大学读硕:温乔迪、罗子琪、陈锐涛
# 重庆大学读硕:邹杰
# 美国读硕:张雨晴、黄元睿、陈致远